生成式人工智能有望挽救数十万人的生命，使医疗费用对每位美国人都变得可负担，并让临床医生有更多时间陪伴患者。但除非我国积极拥抱这项技术带来的机遇，否则这一切将无法实现。
迅速而大胆的行动需求从未如此迫切。当前，人均医疗成本已突破1.4万美元，美国医疗体系既不可负担也不可持续。雇主医疗保险保费预计今年将上涨9%，四口之家的保费接近3万美元。然而，尽管支出远超其他富裕国家，美国在预期寿命、孕产妇死亡率和儿童死亡率方面均排名垫底。
生成式人工智能有助于扭转这些趋势。以下是该技术使医疗更安全、更智能且更经济实惠的五种方式：
- 弥合医学知识鸿沟
每26秒就有一项新的医学研究发表，日均超过5000项。无论临床医生多么勤勉，都无法跟上这一节奏。生成式人工智能可以做到。
通过秒级扫描并整合全部医学文献，它能提取最新证据，帮助临床医生做出更快、更准确的决策。目前，五分之三的医疗专业人员定期使用生成式AI，而在医学生和住院医师中，采用率几乎达到100%。
例如：一名青少年的罕见自身免疫疾病曾让五大医疗中心的专家束手无策。在第六家机构，医生将症状输入大型语言模型，系统秒级生成三个可能性，其中正确且极为罕见的诊断高居榜首。
未来，当临床医生借助生成式AI寻求指导时，患者将不再担忧，而是习以为常。
- 赋能全民患者管理
美国医疗体系建立在20世纪模式之上，假设诊疗最佳场所是诊所或医院。这适用于短期急性疾病为主的时代。但如今，60%的美国人至少患有一种糖尿病、高血压或心力衰竭等慢性病，42%的人患有两种或以上。
这些终身疾病无法通过现行标准——每几个月一次的简短门诊——有效管理。
美国疾病控制与预防中心估计，更好地控制慢性病可将心脏病发作、中风、癌症和肾衰竭降低50%，每年节省1.5万亿美元。生成式AI为此提供了路径。
当连接可穿戴设备时，生成式AI可实时分析血压、血糖和血氧水平，在问题初现端倪时向患者和医生发出警报。对心力衰竭患者，它能在紧急情况发生前数天识别体液积聚，实现及时治疗。随着数百万美国人转向家用检测感染或癌症筛查，生成式AI将帮助解读结果、指导后续步骤，并在需要时安排远程医疗就诊。
- 预防医疗差错
即使临床医生知晓正确操作步骤，现代医学的快节奏与高压力也使每次严格遵循安全规程变得困难。结果可预见且惨痛：用药错误、手术部位错误及可预防的医院感染每年导致约37.1万美国人死亡。
生成式AI能弥合致命的“知行鸿沟”。通过多模态能力——视觉、语音和文本分析——它能实时观察诊疗过程，将医生操作与国家认可的安全规程比对。当关键步骤被遗漏时，系统会在患者受损前向医生发出警报。
这并非取代医学判断，而是提升患者安全，避免临床医生因可预防的悲剧承受道德创伤。
- 提供更智能、个性化的护理
在医疗领域，“一视同仁”看似公平，却常导致所有人结果更差：需要密切关注的患者被忽视，而康复良好的人却在深夜被不必要的检查惊醒。相比在床旁监测仪发出危及生命的警报后才发现患者状况恶化，该技术可提前数小时预警。
利用床旁数据（心率与心律、血压、血氧水平），生成式AI将持续计算各项指标的变化速率。这些信息使护士能聚焦急需帮助的患者，让其他患者不受打扰地休息。结果：更早的干预、更快的康复及更佳的睡眠质量。
同一原理适用于院外场景。通过在真实（且匿名化）的医患对话上训练生成式AI系统，全球家庭可在症状出现时获得准确且个性化的医疗指导。焦虑的父母将即时获取基于证据的儿童发热建议；慢性病患者随时获得个性化指导，从而改善控制效果并减少并发症。
- 解锁医疗隐藏数据
美国医疗体系淹没于数据却渴求洞见。每个床旁监测仪、手术操作和临床互动产生的信息量，远超人类所能记忆或理解的范畴。
典型医院中，仅床旁监测仪每年就产生约1太字节数据（即1后跟12个零）。估计97%的数据未被利用。
这是一个巨大的未开发金矿，可加速医学发现并改善患者护理。生成式AI能分析所有数据，甄别哪些诊断和治疗方案效果最佳。
它还可从手术机器人和心脏实验室的技术细节中，确定顶尖医生如何最有效地切除肿瘤或疏通动脉。未来，生成式AI甚至可能复制其精准度。
过去需数年完成的研究与解读，不久将可在数周内完成，极大推进医学进步。
数十年来，美国试图通过零散的渐进式改革修复破碎的医疗体系，但收效甚微。在此期间，成本翻了三倍，临床效果停滞不前，医疗服务可及性不断恶化。
生成式AI提供了前进方向。若在临床实践中全面采用，它将帮助医生为全体美国人提供更安全、更智能、更经济的医疗服务。
罗伯特·珀尔是《ChatGPT，医学博士》一书作者，任教于斯坦福大学医学院和斯坦福商学院研究生院，曾任凯撒医疗集团首席执行官。
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